OPENCV人脸检测实现

前段日子,写了个人脸检测的小程序,可以检测标记图片、视频、摄像头中的人脸。效果还行吧,用的是opencv提供人脸库。至于具体的人脸检测原理,找资料去啃吧。
环境:VS2013+OPENCV2.4.10+Win8.1
OPENCV人脸检测实现_第1张图片

一 基于对话框的MFC

首先,新建一个基于对话框的MFC应用程序,命名为myFaceDetect(取消“安全开发周期(SDL)检查”勾选,我自己习惯取消这个)。
OPENCV人脸检测实现_第2张图片
放置Button,设置Button的ID和Caption。
图片按钮——ID:IDC_FACEDETECT
视频按钮——ID:IDC_FACEV
摄像头按钮——ID:IDC_FACEC

二 添加消息响应函数

为图片按钮、视频按钮、摄像头按钮,在类向导中添加消息响应函数。
在图片按钮上右键,选择类向导。在CMyFaceDetectDlg类(对话框类)下选中BN_CLICKED消息,点击添加处理程序。其余两个按钮,按同样操作,添加消息响应函数。
完成上述操作后,获得对应三个按钮的消息响应函数。
OPENCV人脸检测实现_第3张图片
OPENCV人脸检测实现_第4张图片

void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect()//图片按钮
void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev()//视频按钮
void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec()//摄像头按钮

三 人脸检测实现

首先,将OpenCV2.4.10+VS2013环境的配置完成,这个网上有许多教程。这是我以前写的一篇配置教程。http://jingyan.baidu.com/article/64d05a025a686bde54f73b54.html
对话框类的头文件:MyFaceDetectDlg.h

// MyFaceDetectDlg.h : 头文件
//
#pragma once
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\ml\ml.hpp>
#include <opencv.hpp>
#include "afxwin.h"
using namespace cv;
// CMyFaceDetectDlg 对话框
class CMyFaceDetectDlg : public CDialogEx
{
// 构造
public:
    CMyFaceDetectDlg(CWnd* pParent = NULL); // 标准构造函数

// 对话框数据
    enum { IDD = IDD_MYFACEDETECT_DIALOG };

    protected:
    virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX);    // DDX/DDV 支持
// 实现
protected:
    HICON m_hIcon;
    HICON m_catIcon;//程序的小猫图标。如果想用默认的图片,可以将其注释掉。
    // 生成的消息映射函数
    virtual BOOL OnInitDialog();
    afx_msg void OnPaint();
    afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon();
    DECLARE_MESSAGE_MAP()
public:
    afx_msg void OnClickedFacedetect();
public:
    CascadeClassifier cascade;//级联分类器
    Mat image;//图片
    double scale;//缩小比例。缩小图片可以加快检测速度,当然加快检测速度还有其他的方法。
public:
    void detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale);//添加的实现人脸检测的函数,核心函数
    CButton m_btn;//为了美化按钮添加对象,可以注释掉。
    afx_msg void OnClickedFacev();
    afx_msg void OnClickedFacec();
    afx_msg void OnBnClickedCancel();
};

对话框类的实现:MyFaceDetectDlg.cpp

// MyFaceDetectDlg.cpp : 实现文件
//

#include "stdafx.h"
#include "MyFaceDetect.h"
#include "MyFaceDetectDlg.h"
#include "afxdialogex.h"
#include <string>
#ifdef _DEBUG
#define new DEBUG_NEW
#endif
// CMyFaceDetectDlg 对话框
CMyFaceDetectDlg::CMyFaceDetectDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/)
    : CDialogEx(CMyFaceDetectDlg::IDD, pParent)
{
    m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME);
    m_catIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDI_ICON4);//加载自己的图标(小猫~)

    scale = 1.3;
}

void CMyFaceDetectDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX)
{
    CDialogEx::DoDataExchange(pDX);
    DDX_Control(pDX, IDC_FACEDETECT, m_btn);
}

BEGIN_MESSAGE_MAP(CMyFaceDetectDlg, CDialogEx)
    ON_WM_PAINT()
    ON_WM_QUERYDRAGICON()
    ON_BN_CLICKED(IDC_FACEDETECT, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect)
    ON_BN_CLICKED(IDC_FACEV, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev)
    ON_BN_CLICKED(IDC_FACEC, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec)
    ON_BN_CLICKED(IDCANCEL, &CMyFaceDetectDlg::OnBnClickedCancel)
END_MESSAGE_MAP()

// CMyFaceDetectDlg 消息处理程序

BOOL CMyFaceDetectDlg::OnInitDialog()
{
    CDialogEx::OnInitDialog();

    // 设置此对话框的图标。 当应用程序主窗口不是对话框时,框架将自动
    // 执行此操作
    //若不需要自己设置图标,可以将后面所有m_catIcon改成m_hIcon
    SetIcon(m_catIcon, TRUE);           // 设置大图标。 
    SetIcon(m_catIcon, FALSE);      // 设置小图标
    //按钮加载图片背景
    //HBITMAP hbmp1 = ::LoadBitmap(AfxGetInstanceHandle(), MAKEINTRESOURCE(IDB_BITMAP2));
    //m_btn.SetBitmap(hbmp1);
    // TODO: 在此添加额外的初始化代码
    return TRUE;  // 除非将焦点设置到控件,否则返回 TRUE
}

// 如果向对话框添加最小化按钮,则需要下面的代码
// 来绘制该图标。 对于使用文档/视图模型的 MFC 应用程序,
// 这将由框架自动完成。
void CMyFaceDetectDlg::OnPaint()
{
    if (IsIconic())
    {
        CPaintDC dc(this); // 用于绘制的设备上下文

        SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast<WPARAM>(dc.GetSafeHdc()), 0);

        // 使图标在工作区矩形中居中
        int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON);
        int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON);
        CRect rect;
        GetClientRect(&rect);
        int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2;
        int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2;

        // 绘制图标
        dc.DrawIcon(x, y, m_catIcon);
    }
    else
    {
        /*改变对话框背景****若需要默认背景,可以删除*/
        CPaintDC dc(this);
        CRect rect;
        GetClientRect(&rect);
        CDC dcBmp;
        dcBmp.CreateCompatibleDC(&dc);
        CBitmap bmpBackGround;
        bmpBackGround.LoadBitmap(IDB_BITMAP4);
        BITMAP m_bitmap;
        bmpBackGround.GetBitmap(&m_bitmap);
        CBitmap *pbmpOld = dcBmp.SelectObject(&bmpBackGround);
        dc.StretchBlt(0, 0, rect.Width(), rect.Height(), &dcBmp, 0, 0, m_bitmap.bmWidth, m_bitmap.bmHeight, SRCCOPY);
        /*********************************/
        CDialogEx::OnPaint();       
    }
}

//当用户拖动最小化窗口时系统调用此函数取得光标
//显示。
HCURSOR CMyFaceDetectDlg::OnQueryDragIcon()
{
    return static_cast<HCURSOR>(m_catIcon);
}



void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect()
{
    // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
    CString filename;
    //打开对话框
    CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR,
        _T("图片 (*.jpg)|*.jpg|(*.*) |*.*|"), NULL);
    if (OpenDlg.DoModal() != IDOK)
    {
        return;
    }
    filename = OpenDlg.GetPathName();//获得文件路径
    /*CString转换*string*/
    USES_CONVERSION;
    std::string tempName(W2A(filename));
    image = imread(tempName);//读取图片
    const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";//加载人脸库
    if (!cascade.load(cascade_name))
    {
        MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));
        return;
    }
    if (!image.data)
    {
        MessageBox(_T("ERROR:Could not load image!"));
        return;
    }
    namedWindow("人脸检测", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    detectAndDraw(image, cascade, scale);//调用人脸检测函数
    imshow("人脸检测", image);
    return;
}
void CMyFaceDetectDlg::detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale)
{
    /*程序核心函数,检测标记人脸*/
    int i = 0;
    vector<Rect>faces;//定义一个容器,保存检测结果
    const static Scalar colors[] = {
        CV_RGB(0, 0, 255),
        CV_RGB(0, 128, 255),
        CV_RGB(0, 255, 255),
        CV_RGB(0, 255, 0),
        CV_RGB(255, 128, 0),
        CV_RGB(255, 255, 0),
        CV_RGB(255, 0, 0),
        CV_RGB(255, 0, 255)
    };
    Mat gray, smallImage(cvRound(img.rows / scale), cvRound(img.cols / scale), CV_8UC1);//用cvRound取整
    cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);//转化灰度图
    resize(gray, smallImage, smallImage.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//图片尺度调整
    equalizeHist(smallImage, smallImage);//直方图均衡
    cascade.detectMultiScale(smallImage, faces);//核心,检测人脸
    for (vector<Rect>::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++)
    {
        //利用迭代器,标记出人脸位置。
        Point center;
        Scalar color = colors[i % 8];
        int radius;
        /*计算出原图像中的圆心和半径。公式很简单,自己写一下,就可以理解了*/
        center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);
        center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);
        radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);
        /****************/
        circle(img, center, radius, color, 3);
    }
}

void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev()
{
    // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
    //检测视频帧中的人脸
    CString filename;
    CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR,
        _T("视频(*.avi)|*.avi|(*.*)|*.*|"), NULL);
    if (OpenDlg.DoModal() != IDOK)
    {
        return;
    }
    /*CString转换*string*/
    filename = OpenDlg.GetPathName();
    USES_CONVERSION;
    std::string tempName(W2A(filename));
    const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";
    if (!cascade.load(cascade_name))
    {
        MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));
        return;
    }
    VideoCapture capture(tempName);//打开视频
    if (!capture.isOpened())
    {
        MessageBox(_T("ERROR:Could not load Video!"));
        return;
    }
    double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);
    bool stop(false);
    int delay = 1000 / rate;
    while (!stop)
    {
        if (!capture.read(image))//读取视频帧
            break;
        detectAndDraw(image, cascade, scale);
        imshow("人脸检测", image);
        if (waitKey(delay) >= 0)
            stop = true;
    }
    capture.release();
    return;
}


void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec()
{
    // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
    //检测摄像头中的人脸数据
    const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";
    if (!cascade.load(cascade_name))
    {
        MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));
        return;
    }
    VideoCapture capture(0);//打开摄像头
    if (!capture.isOpened())
    {
        MessageBox(_T("ERROR:Could not load capture!"));
        return;
    }
    //double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);
    //bool stop(false);
    //int delay = 1000 / rate;
    int k=0;
    while (1)
    {
        if (!capture.read(image))
            break;
        detectAndDraw(image, cascade, scale);
        imshow("人脸检测", image);
        k=waitkey(10);
        if (k=27)//ESC键
            break;

    }
    capture.release();
    return;
}


void CMyFaceDetectDlg::OnBnClickedCancel()
{
    // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
    CDialogEx::OnCancel();
}

三 运行程序

视频和图片都有测试,一般只要是正脸、清晰的都能检测图片。另外,需要将haarcascade_frontalface_alt2.xml文件复制到程序目录下。
OPENCV人脸检测实现_第5张图片
将文件在目录opencv\sources\data\haarcascades下。
OPENCV人脸检测实现_第6张图片
OPENCV人脸检测实现_第7张图片

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